Rechercher avec des outils d'IA
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Rechercher avec des outils d'IA pour rédiger un article de blog
Aborder une tâche créative comme la rédaction d’un blog ou d’une leçon de cours sur un sujet technique tel que « Comment fonctionnent les modèles générateurs d'images ? » peut être intimidant. Traditionnellement, cela implique de chercher sur Google des articles académiques, des blogs bien rédigés, des sources Wikipédia ou même des livres, d'ouvrir des dizaines d'onglets, de lire des contenus redondants ou hors sujet et d'extraire manuellement les informations utiles. C’est un processus chronophage et souvent frustrant.
Mais il existe une meilleure façon d’aborder la recherche : des outils comme Perplexity, ChatGPT Search ou Ai2 OpenScholar, qui intègrent les modèles de langage (LLM) à une récupération d'informations en temps réel. Aujourd’hui, je vais vous montrer comment les utiliser pour rendre vos recherches plus rapides, précises et efficaces, quelle que soit la tâche créative. Nous nous concentrerons ici sur l'exemple concret de la création d'une leçon de cours, mais ces conseils s'appliquent à toutes les tâches similaires de rédaction.
Étape 1 : Comprendre les limites de la recherche traditionnelle
En tant que rédacteurs, on a l’habitude de faire des recherches en ligne de manière itérative : lire des articles, sauvegarder les informations pertinentes avec leurs liens (nos sources) et répéter ce processus jusqu’à avoir une compréhension approfondie et exhaustive du sujet. Bien que cette méthode fonctionne, elle est plutôt inefficace. Elle nécessite beaucoup de temps pour trier des contenus inutiles ou redondants afin de trouver l’aiguille dans la botte de foin.
Utiliser des LLM pour apprendre un nouveau sujet est utile, mais il faut être vigilant face aux informations potentiellement inexactes. Ils sont généralement fiables pour apprendre sur des sujets populaires. Par exemple, pour découvrir un langage de programmation comme Python et rédiger un article dessus, les IA sont souvent bien formées grâce à l’abondance de tutoriels disponibles sur Internet. En revanche, pour un sujet plus récent, comme un article sur un réseau neuronal publié la semaine dernière, l'IA pourrait donner des informations incorrectes. Dans ce cas, il est préférable de fournir cet article à l’IA pour qu’elle s’appuie dessus pour répondre.
Les outils d'IA comme Perplexity, ChatGPT Search et Ai2 OpenScholar simplifient ce processus en combinant recherche web et LLM. Ils récupèrent les informations les plus pertinentes, les résument et fournissent même des citations, ce qui permet d'extraire rapidement des informations clés tout en vérifiant leur origine.
Étape 2 : Rechercher avec des outils d'IA
Commençons par Perplexity. Perplexity connecte les LLM aux recherches web, en faisant un outil idéal pour des recherches efficaces. Pour commencer, tapez votre question principale dans Perplexity, par exemple :
« Comment fonctionnent les modèles générateurs d’images ? »
Perplexity récupère des informations issues de sources fiables comme des articles de recherche, des blogs techniques et des sites réputés, et en résume les points importants. À partir de là, vous pouvez affiner votre requête pour explorer des aspects spécifiques, tels que :
« Quelle est la différence entre les modèles autorégressifs et les modèles de diffusion ? »
« Quelles sont les applications réelles des modèles générateurs d’images ? »
Perplexity propose également une liste de questions connexes basées sur votre requête. Cette fonctionnalité est idéale pour approfondir votre sujet et découvrir de nouvelles perspectives auxquelles vous n’auriez pas pensé.
Pour cibler votre recherche, utilisez la fonction catégories de focus de Perplexity. Par exemple, en sélectionnant "académique", vous garantissez que vos résultats proviennent d'articles académiques détaillés et crédibles. Chaque réponse inclut des citations, ce qui vous permet de vérifier les sources et de valider les affirmations.
La recherche avec un focus académique montre ici des articles scientifiques dans les sources utilisées.
Perplexity est efficace pour différents types de questions dans divers domaines. ChatGPT Search fonctionne de manière similaire et est également optimisé pour fournir des réponses rapides, presque instantanées, comme les résultats d'une recherche Google.
De son côté, Ai2 OpenScholar se concentre uniquement sur les articles de recherche, garantissant des réponses plus précises et complètes. Cependant, cela peut se faire au détriment de la rapidité, certaines réponses prenant plus de 10 secondes à être générées. Le système prend davantage de temps pour trouver les meilleurs documents disponibles. Il existe différents moyens de gérer ce compromis entre rapidité et qualité, que nous expliquons dans notre cours sur le développement avec LLM.
Étape 3 : Éviter les hallucinations grâce à la récupération en temps réel
Donc utiliser un LLM sans outil de recherche web peut entraîner des hallucinations, soit les réponses plausibles mais fausses. Les LLM se basent sur leurs données d’entraînement, qui peuvent être obsolètes ou incomplètes. Ils ne signalent presque jamais leur ignorance. Ils fournissent une réponse, même quand ils ne savent pas.
Des outils comme Perplexity et Ai2 OpenScholar atténuent ce problème grâce à une récupération d'informations en temps réel depuis des sources externes et actualisées.
Dans nos exemples, ces outils ont récupéré les derniers articles et publications techniques en recherchant sur les modèles autorégressifs et de diffusion, garantissant ainsi des informations crédibles. Cependant, il est toujours conseillé de vérifier les citations fournies pour valider l’information et s’assurer que votre article reflète les connaissances actuelles.
Étape 4 : Rechercher dans des documents locaux
Parfois, vos recherches impliquent de comprendre des documents spécifiques que vous avez. Si ces documents ne contiennent pas de données sensibles, de nombreuses plateformes LLM peuvent vous aider à en extraire des informations clés. Les principaux outils comme ChatGPT, Perplexity et Claude permettent d’importer directement des fichiers comme des PDF dans leurs conversations.
Pour des données sensibles, vous pouvez envisager de créer un système RAG (génération augmentée par récupération) sur mesure. Cela implique :
Séparer vos documents en fragments et les stocker dans une base de données vectorielle.
Utiliser des API comme Bing ou Perplexity pour collecter des informations publiques pertinentes.
Combiner les documents privés et publics, classés par pertinence.
Fournir l’ensemble final des documents à un LLM pour produire une réponse complète et précise.
Conclusion
En utilisant des outils comme Perplexity ou des systèmes RAG personnalisés, vous pouvez optimiser votre processus de recherche, réduire les inefficacités et créer des articles ou des cours de haute qualité. La récupération en temps réel garantit que vos contenus sont précis et actualisés, tandis que les citations renforcent la confiance. Que vous recherchiez des sujets publics ou des données privées, ces outils offrent une méthode de travail plus rapide et intelligente.
Bonne recherche et bonne écriture !
